4.4/Q1,FAERS数据库最新文章解读!

文章题目:Adverse event reporting of faricimab: a disproportionality analysis of FDA adverse event reporting system (FAERS) database DOI:10.3389/fphar.2025.1521358 中文标题:faricimab 不良事件报告:FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 数据库的不相称性分析 发表杂志:Front Pharmacol 影响因子:1区,IF=4.4 发表时间:2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Front…

3.0/Q2,Charls最新文章解读!

文章题目:Income inequality and multimorbidity patterns in China: a micro-level analysis using CHARLS DOI:10.3389/fpubh.2025.1588325 中文标题:中国的收入不平等和多病共存模式:使用 CHARLS 的微观分析 发表杂志:Front Public Health 影响因子:2区,IF=3.0 发表时间:2025年5月 今天给大家分享一篇在2025年5月发表在《Front Public Health》(2区,IF=3.0)的文章。本研究旨在考察中国的收入不平等和多病共存模式之间的关系。 研究方法:本研究借鉴了中国健康与退休纵向研究的数据,研究了收入不平等如何影响中国的多病共存。通过使用Kakwani 指数,该分析评估了个人层面的收入不平等,并利用潜在类别分析来识别多病共存模式。该研究进一步探讨了这些影响在不同年龄组和地区之间如何变化。该研究调查了家庭经济决策在塑造健康结果中的作用。RIF 回归用于分解收入不平等对健康差异的贡献。 Table&Figure 结果解读:较低的相对工资收入与慢性病数量的增加和特定多病模式的可能性增加密切相关,尤其是呼吸系统心血管疾病和整体疾病负担。收入的再分配部分缓解了收入不平等对健康结果的负面影响。收入不平等对健康的影响在年龄组和地理区域之间差异很大。在解决与收入相关的健康差距方面,发展支出(例如,改善生活条件)比直接增加医疗保健支出更有效。…

拥有SCI是件简单的事情

光速科研已经帮助咱们的师妹师弟发表了数十篇一区二区 SCI论文。算上三区、四区,已到数百篇。最厉害的是,跟着我们学习的很大一部分都是零基础的本科生/研0,或者没有经过系统科研学习的硕士博士、医生。我们很快推出下一个热点数据库。让我们线上师门的师妹师弟持续产出论文~2025.5.09课题组反馈: 第二十一期已开放报名,光速科研系统方法论,颠覆传统选题思路、写作思路,多维度提高科研效率~ 光速科研线上师门,所有选题方案、写作方案均为原创,知识产权已申请~ 早期报名自动加入#光速科研线上师门,终生答疑,每月热点课程更新免费学习~

3.5/Q1,GBD数据库最新文章解读

文章题目:Global burden and trend of substance use disorders, self-harm, and interpersonal violence from 1990 to 2021, with projection to 2040 DOI:10.1186/s12889-025-22814-0 中文标题:1990 年至 2021 年物质使用障碍、自残和人际暴力的全球负担和趋势(预计到 2040 年) 发表杂志:BMC Public Health…

NHANES指标推荐:NfL!

文章题目:Association of ethylene oxide exposure with serum neurofilament light chain levels among American adults DOI:10.3389/fpubh.2025.1545164 中文标题:美国成年人环氧乙烷暴露与血清神经丝轻链水平的相关性 发表杂志:Front Public Health 影响因子:2区,IF=3.0 发表时间:2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Front Med》(2区,IF=3.0)的文章。我们旨在探讨环氧乙烷 (EO) 暴露与血清神经丝轻链 (NfL)…

挑战5天光速完成一篇NHANES,Day 3!

Day3任务:数据下载+数据清洗 任何一个公开数据库最费时费力的就是数据清洗了我打算用R来实现,比stata方便很多 前期我就把所有的数据都下载好啦(非老大劲了)现在主要的目标就是进行数据清洗去我们下载好的数据中用R将所需要的数据提取出来 但在跑代码之前我们得知道自己需要哪些数据,不然就算下载好的数据摆在我面前也无从下手~主要有三个方面:重点关注的指标X(HRR),关注的疾病(心血管疾病,Y),还有一些协变量(Z),具体需要哪些协变量可以根据目标期刊里既往所发表的文献中筛选获得并不是所有的协变量都需考虑进去,言之有理即可~ 我这篇文章主要包括以下协变量:年龄、性别、种族、教育程度、家庭收入与贫困比(PIR)、咖啡因摄入、总能量摄入、体重指数(BMI)、腰围、吸烟状态、饮酒状态、糖尿病、高血压和高脂血症。 因为之前比较熟悉这个代码啦,所以提数据的时候很easy~用代码提啊提,用半天的时间就搞完了不过有些数据还是要做的细致一点的~比如说高血压看起来只有是和否,但实际上定义有很多:目前正在口服降压药或血压大于140/90mmHg,其中血压值是由受过培训的人员连续测量三个血压读数,并计算这三个读数的血压平均值。那么也就意味着,需要提取更多的数据来综合组成这个协变量工程还是很浩大滴!毕竟一区二区的文章也不是风刮来的但做多了也就熟练啦~猛猛一顿筛选就搞定! 只要数据清晰了,后面的一切都好说,没什么复杂和困难的,重点就是选题(选择指标和idea)+数据提取这就是我花了很多的时间进行初步检索确定目标期刊、选题的意义千万不要一来就闷头开跑 一起加油呀~

3.0/Q2,Charls最新文章解读!

文章题目:Latent profile analysis of depression in older adults spouse caregivers DOI:10.3389/fpubh.2025.1450720 中文标题:老年人配偶照顾者抑郁的潜在概况分析 发表杂志:Front Public Health 影响因子:2区,IF=3.0 发表时间:2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Front Public Health》(2区,IF=3.0)的文章。本研究旨在对老年人配偶照顾者抑郁的潜在概况分析。 研究方法:本研究利用 Harmonized CHARLS 数据集进行调查。采用潜在概况分析 (LPA) 来确定经历抑郁症的老年人配偶的亚组,并进行卡方检验进行单变量分析。此外,采用多元 logistic 回归分析相关因素。 Table&Figure…

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